利用基于物理模型的LSTM模型预测非饱和带土壤含水量

《Agricultural Water Management》：Prediction of unsaturated zone soil moisture using an LSTM model driven by a physics-based model

非饱和带土壤 moisture预测结合Hydrus-1D反演与LSTM模型，在干旱区验证了物理机制与数据驱动方法的协同效应，深土层（60-100cm）预测精度达R2>0.99，浅层受气候波动影响误差较大，为水资源管理提供新方法。

　　在干旱和半干旱地区，土壤含水量（SM）的准确预测对于水资源的合理利用和生态系统的保护具有重要意义。这些地区的水资源有限，制约了植被生产力和抗旱能力。因此，研究如何高效地预测土壤含水量成为水资源管理和生态保护的关键课题。随着科技的发展，数据驱动的深度学习方法在多个领域得到了广泛应用，但在水文学中的应用仍受到物理机制缺失的限制。为了弥补这一不足，本文提出了一种将物理模型与深度学习方法相结合的新框架，通过使用Hydrus-1D模型进行土壤水力参数的反演，生成具有物理意义的土壤含水量数据集，并以此训练和验证长短期记忆（LSTM）模型，以提高土壤含水量预测的准确性。

### 一、研究背景与意义

土壤含水量是水循环中的关键变量，它不仅影响土壤水分的传输过程，还与植被生长、地下水补给和生态系统稳定性密切相关。在干旱和半干旱地区，由于降水稀少且蒸发强烈，土壤含水量的变化尤为显著。因此，对土壤含水量的准确预测不仅可以帮助我们理解水资源的动态变化，还能为农业灌溉、生态修复和水资源管理提供科学依据。传统的物理模型虽然能够反映土壤水分的传输机制，但由于参数设定复杂、计算量大，其在实际应用中存在一定的局限性。相比之下，数据驱动的模型如LSTM网络具有较强的非线性拟合能力，但缺乏对物理过程的解释性。因此，将物理模型与数据驱动方法相结合，有望在提升预测精度的同时，增强模型的可解释性和实用性。

### 二、研究方法与技术路线

本研究选择新疆库车河盆地的玉田绿洲作为研究区域，该地区位于塔克拉玛干沙漠南部，具有典型的干旱气候特征。研究区域的土壤含水量主要受到降水、蒸发和地下水补给的影响，而地下水补给是维持绿洲生态的重要因素。为了提高预测精度，研究采用了Hydrus-1D模型进行土壤水力参数的反演。该模型基于Richards方程，能够模拟土壤水分的垂直运动，适用于多种土壤类型和环境条件。通过结合土壤样本数据和气象观测数据，模型能够更准确地反映土壤含水量的变化规律，并生成具有物理意义的土壤含水量数据集。

为了进一步提高预测精度，研究引入了LSTM模型进行训练和验证。LSTM是一种改进的循环神经网络（RNN），能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。通过使用Hydrus-1D模型生成的土壤含水量数据作为输入，LSTM模型可以学习并模拟土壤含水量随时间的变化趋势。在训练过程中，研究采用了多次参数优化和校准，以确保模型的准确性。最终，模型在不同深度的土壤含水量预测中表现出良好的性能，尤其是在60–80厘米和80–100厘米深度的预测中，R2值分别达到了0.9989和0.9971，表明模型能够稳定地捕捉土壤含水量的长期变化趋势。

### 三、研究结果与讨论

研究结果表明，结合物理模型和深度学习方法的框架在土壤含水量预测方面具有显著优势。首先，通过Hydrus-1D模型反演得到的土壤水力参数为LSTM模型提供了具有物理意义的输入数据，从而提升了模型的预测能力。其次，LSTM模型在不同深度的土壤含水量预测中表现出不同的性能。对于浅层土壤（0–10厘米和10–20厘米），模型的预测误差相对较大，R2值分别为0.8632和0.9479，这可能与浅层土壤受短期气候波动的影响较大有关。然而，在中深层土壤（20–40厘米和40–60厘米）中，LSTM模型的预测误差较小，R2值分别为0.9908和0.9964，显示出模型在捕捉长期趋势方面的优势。特别是在60–80厘米和80–100厘米深度的预测中，R2值分别为0.9989和0.9971，表明模型在预测深层土壤含水量时具有极高的准确性和稳定性。

此外，研究还利用自动气象站的观测数据对LSTM模型进行了验证，并对未来180天的土壤含水量进行了预测。结果表明，模型在浅层土壤（0–7厘米）中的预测性能较好，R2值达到了0.8547，表明模型能够有效捕捉短期土壤含水量的变化。然而，在长期预测中，模型的准确性逐渐下降，这可能是由于LSTM模型依赖于历史数据，难以准确反映未来可能发生的极端天气事件或气候突变。因此，模型在长期预测中的误差可能积累，但其仍能提供有价值的趋势预测，这对于农业灌溉管理和土壤含水量监测具有实际意义。

### 四、研究的局限性与未来展望

尽管本研究在土壤含水量预测方面取得了显著成果，但仍存在一定的局限性。首先，Hydrus-1D模型的假设条件（如土壤均匀性、气象数据的准确性等）可能无法完全反映复杂土壤环境下的真实情况。例如，土壤结构、土壤类型和植物根系分布等因素可能对土壤水分的运动产生重要影响，而这些因素在Hydrus-1D模型中可能未被充分考虑。其次，LSTM模型的性能受到输入数据质量和持续时间的限制。虽然LSTM在时间序列预测中表现出色，但其准确性仍然依赖于数据的完整性。因此，未来的研究可以考虑引入更多深度的土壤数据，以提高模型对整个土壤剖面的代表性。

此外，气象数据的时空变化性和预测误差也会影响LSTM模型的预测能力。由于气象数据的不确定性，模型可能难以准确反映未来气象条件的变化。因此，将气象预测模型与LSTM模型相结合，有望进一步提高预测的准确性和可靠性。最后，模型的泛化能力也是一个需要关注的问题。虽然LSTM在训练集上表现良好，但其在不同气候条件、土壤类型和区域中的适用性仍需进一步验证。未来可以探索数据增强和迁移学习等方法，以提高模型在不同场景下的预测能力。

### 五、研究的创新点与应用前景

本研究的创新之处在于将物理模型与数据驱动方法相结合，为干旱和半干旱地区的土壤含水量预测提供了新的理论基础和实践参考。通过Hydrus-1D模型反演得到的土壤含水量数据不仅提高了LSTM模型的预测能力，还增强了模型的物理可解释性。这种结合方法能够在保持物理机制的同时，利用深度学习的强大非线性拟合能力，提高预测精度。

未来，这种结合方法可以进一步应用于其他领域，如土壤养分传输、土壤盐碱化和生态系统水分平衡等。通过引入高分辨率的土壤和气象数据，以及遥感观测数据，可以提高模型的预测能力，并拓展其应用范围。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，研究还可以探索基于多模态数据的集成学习方法，以进一步提高土壤含水量预测的精度和可靠性。

### 六、结论

综上所述，本研究提出了一种结合物理模型和深度学习方法的土壤含水量预测框架，为干旱和半干旱地区的水资源管理和生态保护提供了新的思路。通过Hydrus-1D模型反演得到的土壤含水量数据，能够为LSTM模型提供具有物理意义的输入，从而提高预测的准确性和稳定性。研究结果表明，LSTM模型在预测深层土壤含水量时表现出色，而在浅层土壤预测中则受到短期气候波动的影响较大。因此，模型的应用需要结合具体的土壤条件和数据可用性进行调整。此外，研究还验证了LSTM模型在短期预测中的有效性，并指出其在长期预测中的局限性。未来的研究可以进一步优化模型的参数设定，引入更多数据源，并探索更先进的深度学习方法，以提高土壤含水量预测的精度和适用性。